Aktuelle Expertenmeinungen in Deutschland zum operativen Vorgehen, zur postoperativen Belastung und zur postoperativen Krankschreibung bei Leistenhernien
Bibliographic record
Abstract
Einleitung: In Deutschland werden ca. 275.000 Leistenbrüche pro Jahr operiert. Hierbei kommt eine Vielzahl verschiedener Verfahren zum Einsatz. Empfehlungen zur besten operativen Methode, zur postoperativen Belastbarkeit und zur Dauer der postoperativen Krankschreibung variieren erfahrungsgemäß sehr stark. Ziele: Erfassung der aktuellen Expertenmeinungen in Deutschland zum operativen Vorgehen, zur postoperativen Belastung und zur postoperativen Krankschreibung. Methodik: Deskriptive paper-pencil-Umfrage unter den teilnehmenden Chirurgen der Jahrestagung der Deutschen Herniengesellschaft im Oktober 2024. Ergebnisse: Die befragen Chirurgen (n=204) verfügten in der Mehrzahl über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Chirurgie (59,3%). 78,9% gaben an, mehr als 300 Leistenhernienoperationen durchgeführt zu haben. 57,6% der Chirurgen gaben an, in den letzten 12 Monaten überwiegend laparoskopische Verfahren (TAPP-Methode: 65,6%; TEP-Methode: 32,2%) angewendet zu haben, während 9,9% der Chirurgen überwiegend offene chirurgische Methoden (Lichtenstein-Methode: 87,4%) durchgeführt haben. Lediglich 7 von 204 der befragten Chirurgen haben robotisch-assistierte Verfahren angewendet (TAPP: 85,7%, TEP: 14,3%). 47,3% der Chirurgen gaben an, dass das Operationsverfahren keinen Einfluss auf ihre Empfehlungen zur postoperativen Belastung habe. Bei 70,4% der Chirurgen hat die Art der Berufstätigkeit der Patienten und bei 51,7% das Auftreten von postoperativen Komplikationen einen Einfluss auf die postoperativen Empfehlungen. Die Mehrheit (75,0%) empfiehlt Begrenzungen des anzuhebenden Gewichtes und lediglich 22,0% eine sofortige Belastung bis zur Schmerzgrenze. 49,5% empfehlen eine postoperative Krankschreibung von 10-14 Tagen, 9,2% eine Krankschreibung von 3-5 Tagen und 11.2% eine Krankschreibung von 2-3 Wochen. Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse der Umfrage verdeutlichen eine große Heterogenität in den Empfehlungen zur postoperativen Belastbarkeit und Krankschreibung nach Leistenhernienoperationen. Diese Heterogenität erschwert eine klare und verlässliche Patientenberatung. Daraus ergibt sich ein dringender Bedarf an konsensbasierten, evidenzgestützten Leitlinien, um die postoperative Versorgung zu vereinheitlichen und die Versorgungsqualität zu verbessern. Publication History Article published online: 04 September 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".